Laufende Übersetzung in Threads

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Ich arbeite an einer Discourse-Installation für eine Organisation, die in den 55 Mitgliedstaaten der Afrikanischen Union tätig ist. Die Plattform muss eine große Kommunikationsbarriere in Afrika überwinden: Die meisten Wissenschaftler und öffentlichen Bediensteten in Afrika wurden in ihrer ehemaligen Kolonialsprache ausgebildet, sodass internationale Organisationen oft damit konfrontiert sind, dass ihre Mitglieder in englisch-, französisch- und lusophon (portugiesisch) getrennte Silos verharren. Discourse ist bestens positioniert, um diese Barriere zu durchbrechen, sofern Chat-Threads für diese Funktionalität automatisiert werden können:

Wenn ich eine Nachricht in einer Sprache erhalte, die ich nicht beherrsche, möchte ich diese Nachricht in ihrer Originalform in einem schattierten Kasten sehen, damit ich die eigentliche Absicht des Absenders nachvollziehen kann. Darunter möchte ich die Übersetzung sehen. Idealerweise würde dies automatisch in Absätze unterteilt werden: [Absatz 1 Original] / Absatz 1 Übersetzung. [Absatz 2 Original] / Absatz 2 Übersetzung. [P3] / P3 usw. Das heißt, wenn ich eine Nachricht auf Französisch erhalte, muss ich sie sowohl im Original auf Französisch als auch in der KI-Übersetzung ins Englische sehen können. Wenn ich dann auf Englisch antworte, muss ein französischsprachiger Nutzer sie sowohl im Original auf Englisch als auch in der vorgeschlagenen Übersetzung sehen können; ein lusophoner Nutzer sollte sie auf Englisch und Portugiesisch sehen, und eine Person in Nordafrika sollte sie auf Englisch und Arabisch sehen können. Dann antworten sie in ihrer eigenen Sprache, und der Prozess wird zum Nutzen ihres Gesprächspartners umgekehrt.

Wesentliche Punkte sind:

  1. Der Aufwand für den Nutzer sollte minimal sein. Einrichten und vergessen. Niemand muss manuell die Übersetzung jeder einzelnen Nachricht anfordern – wir müssen die Lernkurve so flach wie möglich halten.
  2. Die Originalnachricht muss zur Ansicht vorhanden sein. Dies ist Best Practice im Bereich der maschinellen Übersetzung. Der Empfänger muss wissen, dass er eine computergenerierte Annäherung an die Absicht des Schreibers sieht, und die Möglichkeit haben, dies zu überprüfen.
  3. Absatz für Absatz. Wenn die Nachricht sehr lang ist und viel Scrollen erfordert, führt die Übersetzung als einzelne Einheit zu Schwierigkeiten beim Abgleichen der übersetzten Teile.
  4. Live-Chat sowie Foren-Threads. Wenn eine Nachricht im Chat in ihrer Originalsprache gesendet wird, sollte sie für den Empfänger in Echtzeit sowohl im Original als auch in dessen Wunschsprache erscheinen. Dies wird die Killer-Applikation sein. Das geht auf WhatsApp nicht, was es für jemanden im englischsprachigen Nigeria (Bevölkerung: 240 Millionen) sehr schwierig macht, ein erfolgreiches Gespräch mit jemandem im französischsprachigen Kongo (DRC) (Bevölkerung: 115 Millionen) zu führen.

Wenn wir dies für die ursprüngliche Organisation zum Laufen bringen können, lässt es sich für andere panafrikanische Organisationen replizieren. Stellen Sie sich die Zielnutzer als ältere Wissenschaftler vor, die nicht sehr digital versiert sind und vielleicht zwar elegantes Französisch sprechen, aber nur genug Englisch beherrschen, um einen Flughafen zu navigieren.